| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-11页 |
| ·用kinect对物体三维位置检测的简介 | 第8-9页 |
| ·国内研究现状 | 第9-10页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文的研究内容与结构 | 第11-12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 2 基于kinect深度和彩色图像信息的提取 | 第13-29页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·kinect结构功能及其测量深度原理 | 第13-24页 |
| ·kinect结构 | 第13-16页 |
| ·kinect的性能规格 | 第16-19页 |
| ·kinect的工作原理 | 第19-20页 |
| ·kinect的成像原理 | 第20-21页 |
| ·散斑测距原理 | 第21-24页 |
| ·kinect开发软硬件条件 | 第24-27页 |
| ·开发kinect所需的技能 | 第24页 |
| ·系统要求 | 第24-25页 |
| ·下载安装Kinect SDK | 第25页 |
| ·加载驱动、检测及测试 | 第25-26页 |
| ·要点和故障排除 | 第26-27页 |
| ·通过kinect获取物体的深度信息和彩色信息并提取 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3 测量深度精准性及点云的提取和去噪方法的研究与实验 | 第29-46页 |
| ·kinect测量深度精准性的研究 | 第29-32页 |
| ·提取kinect获得物体的点云图像 | 第32-35页 |
| ·将彩色图像数据与深度图像数据融合 | 第32-34页 |
| ·提取的点云数据的结果 | 第34-35页 |
| ·点云去噪方法的研究与实验 | 第35-45页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·滤波器原理 | 第36-43页 |
| ·kinect获得物体点云去噪实验和结果 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 4 基于kinect的测量方法研究与实验 | 第46-63页 |
| ·摄像机标定原理 | 第46-53页 |
| ·小孔成像模型 | 第46页 |
| ·摄像机内参数模型 | 第46-48页 |
| ·摄像机外参模型 | 第48-49页 |
| ·基于2D平面靶标的摄像机标定 | 第49-51页 |
| ·摄像机标定算法应用实验 | 第51-53页 |
| ·模板匹配算法原理 | 第53-60页 |
| ·基于灰度的模板匹配 | 第53-55页 |
| ·可靠的模板匹配算法 | 第55-59页 |
| ·基于形状的模板匹配算法应用实验 | 第59-60页 |
| ·测量kinect获得的像素的物理尺寸 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 5 基于kinect物体的三维位置检测综合实验 | 第63-71页 |
| ·搭建实验平台 | 第63页 |
| ·实验结果与分析 | 第63-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 6 总结 | 第71-72页 |
| 7 展望 | 第72-73页 |
| 8 参考文献 | 第73-77页 |
| 9 致谢 | 第77页 |